論文の概要: Theory on Mixture-of-Experts in Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16437v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 05:48:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:17:59.748964
• Title: Theory on Mixture-of-Experts in Continual Learning
• Title（参考訳）: 連続学習における実験の混合の理論
• Authors: Hongbo Li, Sen Lin, Lingjie Duan, Yingbin Liang, Ness B. Shroff,
• Abstract要約: 継続学習(CL)は、時間とともに現れる新しいタスクに適応する能力のため、大きな注目を集めている。 モデルが新しいタスクに適応するにつれて、(古いタスクの)破滅的な忘れがCLの大きな問題として認識されるようになった。 MoEモデルは近年,ゲーティングネットワークを用いることで,CLの破滅的忘れを効果的に軽減することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.42497633220547
• License:
• Abstract: Continual learning (CL) has garnered significant attention because of its ability to adapt to new tasks that arrive over time. Catastrophic forgetting (of old tasks) has been identified as a major issue in CL, as the model adapts to new tasks. The Mixture-of-Experts (MoE) model has recently been shown to effectively mitigate catastrophic forgetting in CL, by employing a gating network to sparsify and distribute diverse tasks among multiple experts. However, there is a lack of theoretical analysis of MoE and its impact on the learning performance in CL. This paper provides the first theoretical results to characterize the impact of MoE in CL via the lens of overparameterized linear regression tasks. We establish the benefit of MoE over a single expert by proving that the MoE model can diversify its experts to specialize in different tasks, while its router learns to select the right expert for each task and balance the loads across all experts. Our study further suggests an intriguing fact that the MoE in CL needs to terminate the update of the gating network after sufficient training rounds to attain system convergence, which is not needed in the existing MoE studies that do not consider the continual task arrival. Furthermore, we provide explicit expressions for the expected forgetting and overall generalization error to characterize the benefit of MoE in the learning performance in CL. Interestingly, adding more experts requires additional rounds before convergence, which may not enhance the learning performance. Finally, we conduct experiments on both synthetic and real datasets to extend these insights from linear models to deep neural networks (DNNs), which also shed light on the practical algorithm design for MoE in CL.
• Abstract（参考訳）: 継続学習(CL)は、時間とともに現れる新しいタスクに適応する能力のため、大きな注目を集めている。 モデルが新しいタスクに適応するにつれて、(古いタスクの)破滅的な忘れがCLの大きな問題として認識されるようになった。 最近、Mixture-of-Experts (MoE) モデルは、複数の専門家の間で多様なタスクを分散・分散するためにゲーティングネットワークを利用することで、CLにおける破滅的な忘れを効果的に軽減することが示されている。 しかし,MoEの理論的解析とCLの学習性能への影響は乏しい。 本稿では、過パラメータ化線形回帰タスクのレンズを用いて、CLにおけるMoEの影響を特徴づける最初の理論的結果を提供する。 ルータは各タスクに対して適切な専門家を選択し、すべての専門家間で負荷のバランスをとることを学習する一方で、MoEモデルが専門家を多様化してさまざまなタスクを専門化できることを証明することで、単一の専門家よりもMoEのメリットを確立します。 さらに本研究は, CL における MoE が, 継続タスク到着を考慮しない既存の MoE 研究では不要なシステム収束を達成するために, 十分な訓練ラウンドを経て, ゲーティングネットワークの更新を終了する必要があることを示唆している。 さらに,CLの学習性能におけるMoEの利点を特徴付けるために,期待される誤りと全体的な一般化誤差に対して明示的な表現を提供する。 興味深いことに、より多くの専門家を追加するには、収束前に追加のラウンドが必要になるため、学習パフォーマンスは向上しない可能性がある。 最後に、線形モデルからディープニューラルネットワーク(DNN)へのこれらの洞察を拡張するために、合成データセットと実データセットの両方で実験を行い、CLにおけるMoEの実用的なアルゴリズム設計にも光を当てた。

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